Kecerdasan Buatan. Representasi Pengetahuan & Penalaran... Pertemuan 05. Husni
|
|
- Hengki Sutedja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Kecerdasan Buatan Pertemuan 05 Representasi Pengetahuan & Penalaran... Husni S1 Teknik Informatika, STMIK AMIKOM, 2013
2 Outline Pendahuluan Logika Proposisi (Propositional Logic, PL) First Order Predicate Logic (FODL) Resolusi dalam PL dan FODL Latihan
3 Pendahuluan Pengetahuan Informasi dari lingkungan yang dapat direpresentasikan dalam bentuk proposisi (fakta bernilai True atau False). Representasi Pengetahuan Simbol yang digunakan untuk merepresentasikan proposisi tersebut. Representasi Pengetahuan & Penalaran Manipulasi simbol-simbol yang meng-encode-kan proposisi untuk menghasilkan representasi dari proposisi baru.
4 Basis Pengetahuan Komponen utama dari sistem berbasis pengetahuan Himpunan kalimat yang diekspresikan dalam suatu bahasa (bahasa representasi pengetahuan) Kalimat menyajikan beberapa pernyataan mengenai dunia ini. Mekanisme menurunkan kalimat baru dari yang lama dikenal sebagai inferensi atau penalaran (reasoning) Syarat utama inferensi: kalimat baru harus mengikuti secara logis kalimat sebelumnya
5 Logika Suatu metode representasi (bahasa) yang sering digunakan di dalam AI Keuntungan: tepat, pasti, memungkinkan penalaran mengenai negatif dan disjungsi Deklaratif: Apakah sesuatu itu benar atau salah, true atau false, 1 atau 0. Logika tidak dapat dengan baik merepresentasikan ketidakpastian (uncertainty)
6 Fakta & Representasi Fakta: Penegasan mengenai dunia ini Dapat bernilai True atau False. Representasi: Ekspresi/kalimat dalam beberapa bahasa Dapat di-encode-kan dalam program komputer Mengandung obyek dan relasinya Harus konsisten dengan kenyataan.
7 2 Bagian Logika Bahasa, terdiri dari dua aspek: Sintaks. Menyajikan simbol atomic dari bahasa logis dan aturan untuk membangun ekspresi non-atomic (struktur simbol)-nya. Menentukan simbol dalam bahasa dan bagaimana dapat dikombinasikan untuk membentuk kalimat. Fakta disajikan sebagai kalimat. Semantik. Memberikan makna untuk simbol atomic. Menentukan fakta apa yang dirujuk suatu kalimat. Juga menentukan bagaimana memberikan nilai kebenaran ke suatu kalimat berdasarkan pada maknanya dalam dunia ini. Metode Penalaran. Terdiri dari aturan-aturan untuk menentukan subset dari ekspresi logis, disebut teorema logika. Mengacu ke metode mekanis untuk menurunkan kalimat baru dari kalimat yang ada. Ada sejumlah sistem logis dengan sintaks dan semantik berbeda.
8 Logika Proposisi Sistem logika paling sederhana Kita harus mendefinisikan sehimpunan simbol proposisi, misal: P, Q. Kemudian definisikan semantik dari simbol tersebut. Contoh: P berarti Minggu adalah hari libur. Q berarti Sekarang adalah hari minggu. Himpunan operator digunakan dalam proses penalaran terhadap nilai-nilai kebenaran.
9 Operator Logika Operator Dasar And, Dan Or, Atau Not, Tidak Implies, Maka, Menyebabkan Iff (if and only if), Jika dan hanya jika Contoh Logika Proposisi: R: Sekarang Hujan D: Sekarang Gelap C: Sekarang Dingin
10 Bahasa/Formula Didefinisikan: a) Simbol (suatu,,,, ); b) Jika P kalimat, maka P juga suatu kalimat; c) Jika P dan Q kalimat, maka P Q, P Q, P Q dan P Q juga kalimat; d) Kalimat yang mengandung aplikasi dari (a)-(c) Contoh: R C R C (R D) C Sekarang hujan dan sekarang dingin. Jika sekarang hujan maka sekarang dingin. Jika sekarang hujan dan sekarang gelap maka sekarang dingin.
11 Operator Not ( ) Operator uner, hanya dapat diterapkan terhadap satu variabel. true adalah false false adalah true
12 Operator AND ( ) Operator biner, diberlakukan terhadap 2 variabel. Disebut juga operator konjuntif. P Q adalah konjungsi dari P dan Q.
13 Operator OR ( ) Termasuk operator biner Disebut pula operator disjungtif. P Q adalah disjungsi dari P dan Q.
14 Operator Implikasi ( ) Pada pernyataan P Q, P adalah antecedent, dan Q consequent P Q dibaca: P mengakibatkan Q atau jika P maka Q atau jika P benar maka Q benar. Jika P: Saya suka cokelat dan Q: Saya makan cokelat, maka jika P benar dan Q benar maka P Q benar (Jika saya suka cokelat maka saya makan cokelat). Jika P benar dan Q salahmaka P Q juga salah (Jika saya suka cokelat maka saya tidak makan cokelat). Jika P dan Q salah maka P Q benar (Jika saya tidak suka cokelat maka saya tidak makan cokelat).
15 Operator Iff ( ) Operator Iff (jika dan hanya jika) bernilai True hanya jika kedua variabel bernilai True atau False. Implikasi: Iff:
16 x Kombinasi
17 Inferensi Kesimpulan dari sehimpunan asumsi diperoleh dengan memberlakukan beberapa aturan inferensi. Diberikan dua kalimat P dan Q. Dikatakan Q disimpulkan dari P (P Q) jika ada urutan aturan inferensi yang berlaku untuk P dan memungkinkan Q untuk ditambahkan. Ada beberapa aturan inferensi dalam logika proposisi.
18 Pemunculan (Introduction) Pemunculan AND Diberikan P dan Q, dapat disimpulkan P Q. Pemunculan OR Dari P dapat disimpulkan disjungsi dari P dengan suatu ekspresi (P Q benar untuk suatu nilai Q). Pemunculan Implikasi Jika dimulai dari asumsi P dan diturunkan kesimpulan C, maka dapat disimpulkan bahwa P C
19 Eliminasi Eliminasi AND. Diberikan P Q, dapat diturunkan P dan Q secara terpisah. Eliminasi Implikasi (Modus Ponens). Jika P benar dan P mengakibatkan Q benar, maka dapat diketahui bahwa Q benar. Contoh: P: Saya suka cokelat. Q. Saya makan cokelat. Saya suka cokelat. Jika saya suka cokelat maka saya makan cokelat. Jadi: Saya makan cokelat. Eliminasi NOT. Jika suatu kalimat dinegasi dua kali diperoleh kalimat itu sendiri, tanpa negasi.
20 Resolusi Resolusi Unit: Resolusi: ekivalen dengan
21 Contoh: Dunia Wumpus Monster bernama Wumpus tinggal di gua yang terbagi dalam 16 ruangan. Ada 3 lubang mematikan (Pit) yang mengeluarkan angin (Breeze) ke sekitarnya. Wumpus mengeluarkan bau busuk (Stench). Wumpus menjerit (Scream) saat terkena panah, kemudian mati Jika agent menabrak dinding gua maka benjol (Bump) Agent harus memanah Wumpus atau mengambil Gold.
22 Contoh: Dunia Wumpus
23 Contoh: Dunia Wumpus Solusinya diselesaikan melalui 3 fungsi: Percept, sesuatu yang ditangkap atau dirasakan, dapat berbentuk [stench, breeze, glitter, bump, scream] misal: [stench, breeze, none, none, none] Action, tindakan yang dikerjakan agent, misal: bergerak, ambil, panah, panjat Goal, apakah tujuan tercapai?
24 Langkah-langkah Representasikan fakta dalam bentuk proposisi logika S1,2: ada Stench di kotak (1,2) B2,1: ada Breeze di kotak (2,1) Buat aturan/rule (pengetahuan mengenai lingkungan) R1: S1,1 W1,1 W1,2 W2,1 Buat penerjemah (Translator) pengetahuan menjadi aksi T1: A2,1 TimurA P3,1 Maju Temukan pengetahuan baru dan lakukan aksi yang bersesuaian, dan seterusnya sampai ditemukan solusi.
25 Aturan (Rule) Inferensi R1: S1,1 W1,1 W1,2 W2,1 R2: S2,1 W1,1 W2,1 W2,2 W3,1 R3: S1,2 W1,1 W1,2 W2,2 W1,3 R4: S1,1 W1,3 W1,2 W2,2 W1,1... R33: B1,1 P1,1 P1,2 P2,1 R34: B2,1 P1,1 P2,1 P2,2 P3,1... R1 dapat dibaca: Jika tidak ada stench di (1,1) maka tidak ada Wumpus di (1,1), (1,2) maupun (2,1)
26 Langkah 01 Saat agen di kotak (1,1) Percept: [None, None, None, None, None] Modus Ponens untuk S1,1 dan R1, diperoleh W1,1 W1,2 W2,1 Lakukan Eliminasi AND, diperoleh W1,1 W1,2 W2,1 Lakukan Modus Ponens, terhadap B1,1 dan R33, diperoleh P1,1 P1,2 P2,1 Lakukan Eliminasi AND, diperoleh P1,1 P1,2 P2,1
27 Langkah 01 Dihasilkan 6 kalimat baru yang ditambahkan ke dalam Knowledge Base (KB): W1,1 W1,2 W2,1 P1,1 P1,2 P2,1 Dapat diketahui bahwa di posisi (1,2) dan (2,1) tidak ada Wumpus ataupun Pit sehingga aman bagi Agent menuju ke sana. Kemana agen dapat melangkah? Bagaimana jika ke (2,1) lebih dahulu?
28 Langkah 02 Agen berada di (2,1) Percept: [None, Breeze, None, None, None] Fakta yang diperoleh: S2,1 B2,1 G2,1 M2,1 C2,1 Inferensi, fokus pada kalimat yang terkait dengan Wumpus & Pit, yaitu S2,1 dan B2,1 Lakukan modus ponens untuk S2,1 dan R2, diperoleh: W1,1 W2,1 W2,2 W3,1 Lakukan Eliminasi AND terhadap hasil tersebut, diperoleh: W1,1 W2,1 W2,2 W3,1
29 Langkah 02 Lakukan modus ponens untuk B2,1 dan R34, diperoleh: P1,1 P2,1 P2,2 P3,1 Lakukan Resolusi Unit terhadap hasil tersebut dengan P1,1 dan P2,1, diperoleh: P2,2 P3,1 Diperoleh 3 kalimat (fakta) baru: W1,1 W2,1 W1,2 W2,2 W3,1 P1,1 P2,1 P1,2 P2,2 P3,1 Ada Pit di posisi (2,2) atau (3,1). Pastinya? Sebaiknya kembali ke (1,1) dan menuju (1,2) karena sudah dipastikan aman.
30 Langkah 03 Agent ada di (1,2) Percept: [Stench, None, None, None, None] Fakta yang diperoleh: S1,2 B1,2 G1,2 M1,2 C1,2 Lakukan Modus Ponens untuk S1,2 dan R4, diperoleh: W1,3 W1,2 W2,2 W1,1 Lakukan Resolusi Unit terhadap hasil tersebut dengan W1,1, W2,2, dan W2,1, diperoleh: W1,3 Ada Wumpus di posisi (1,3).
31 First Order Predicate Logic (FOPL) Kalkulus Predikat: Predikat yang digunakan untuk mengekspresikan properti suatu obyek Pada kalkulus proposisi, Saya suka cokelat dapat diwakili P dan P berarti saya tidak suka cokelat Pada logika predikat, ditulis: Suka(Saya, Cokelat), dimana Suka adalah predikat. Hubungan antara Saya dan Cokelat juga terlihat jelas.
32 Quantifier Kalimat Saya suka cokelat dapat diekspan menjadi semua orang suka cokelat, berbentuk: x Orang(x) Suka(x, Cokelat) berarti untuk semua, disebut universal quantifier. Juga terdapat existential quantifier yang memperlihatkan bahwa hanya beberapa (minimal satu) yang punya properti tertentu, tidak semua: x Suka(x, Cokelat) Dapat dibaca ada suatu x sedemikian hingga x suka cokelat. Catatan: x Suka(x, cokelat) x Suka(x, cokelat) adalah benar; x Suka(x, cokelat) x Suka(x, cokelat) adalah salah.
33 Inferensi pada FODL 8 aturan inferensi pada logika Proposisi + 3 aturan FODL Universal Elimination: v α SUBSTS({v/g}, α} x Suka(x, Cokelat), x dapat digantikan oleh Saya, sehingga dapat disimpulkan Suka(Saya, Cokelat) Existential Elimination: v α SUBSTS({v/k}, α} x Suka(x, Cokelat), x dapat digantikan oleh Saya, sehingga dapat disimpulkan Suka(saya, Cokelat) Existential Introduction: α v SUBSTS({g/v}, α} Dari Suka(saya, Cokelat) dapat disimpulkan x Suka(x, Cokelat).
34 Contoh: Hukum Pernikahan Pernikahan tidak sah jika kedua mempelai mempunyai hubungan keponakan. Wati menikah dengan Andi Wati anak kandung Budi Budi Saudara Kembar Andi Buktikan bahwa pernikahan Andi dan Wati tidak sah! Langkah-langkah: Buat kalimat-kalimat dalam First Order (Predicate) Logic, berdasarkan pengetahuan awal yang diberikan Gunakan aturan inferensi untuk membuat kalimat baru sampai diperoleh kesimpulan.
35 1: Membangun Kalimat Awal 1: x,y Keponakan(x,y) Menikah (y,x) Sah(Menikah(y,x)) 2: Menikah(Andi, Wati) 3: AnakKandung(Wati, Budi) 4: SaudaraKembar(Budi, Andi) 5: x,y SaudaraKembar(x,y) SaudaraKandung (y,x) 6: x,y,z AnakKandung(x,y) SaudaraKandung (y,z) Keponakan(x,z)
36 2: Proses Inferensi (5) dan Universal Elimination: 7: SaudaraKembar(Budi, Andi) SaudaraKandung (Budi, Andi) (4), (7) dan Modus Ponens: 8: SaudaraKandung(Budi, Andi) (6) dan Universal Elimination: 9: AnakKandung(Wati, Budi) SaudaraKandung(Budi, Andi) Keponakan(wati, Andi) (3), (8) dan Pemunculan AND : 10: AnakKandung(Wati, Budi) SaudaraKandung(Budi, Andi)
37 2: Proses Inferensi (9), (10) dan Modus Ponens: 11: Keponakan(Wati, Andi) (1) dan Universal Elimination: 12: Keponakan(Wati, Andi ) Menikah (Andi,Wati) Sah(Menikah(Andi,Wati)) (11), (2), Pemunculan AND: 13: Keponakan(Wati, Andi) Menikah (Andi, Wati) (12), (13) dan Modus Ponens: 14: Sah(Menikah(Andi, Wati))
38 Latihan Pelajari dengan seksama mengenai Logika First Order. Carikan contoh lain yang dapat diselesaikan dengan bahasa logika ini. Tuliskan ekspresi ini dalam logika first order: Semua mahasiswa informatika suka kecerdasan buatan Setiap yang paham pemrograman suka kecerdasan buatan Karena itu, semua mahasiswa ilmu komputer paham pemrograman Benarkah kesimpulan di atas? Ubahlah kalimat berikut ke dalam logika first order: Setiap apel atau pear adalah buah Setiap buah punya warna kuning atau hijau atau merah Tidak ada pear berwarna merah Tidak ada buah yang manis berwarna hijau Benarkah kalimat Jika pear tidak kuning maka pear tidak manis? Buktikan!
Bahasan Terakhir... Pencarian Iteratif. Pencarian Adversarial. Simulated Annealing Pencarian Tabu Mean Ends. Minimax (Min-Max) Alpha-Beta Pruning
Bahasan Terakhir... Pencarian Iteratif Simulated Annealing Pencarian Tabu Mean Ends Pencarian Adversarial Minimax (Min-Max) Alpha-Beta Pruning Tugas Hard Copy (Lanjutan...) Pencarian Iteratif Simulated
Lebih terperinciPertemuan 10. Introduction to Logic Propositional Logic
Pertemuan 10 Introduction to Logic Propositional Logic Logical Intelligent Agent Problem solving agent hanya bisa menyelesaikan masalah yang lingkungannya accessible Kita membutuhkan agen yang dapat menambah
Lebih terperinciPERNYATAAN (PROPOSISI)
Logika Gambaran Umum Logika : - Logika Pernyataan membicarakan tentang pernyataan tunggal dan kata hubungnya sehingga didapat kalimat majemuk yang berupa kalimat deklaratif. - Logika Predikat menelaah
Lebih terperinciREPRESENTASI PENGETAHUAN. Pertemuan 6 Diema Hernyka Satyareni, M. Kom
REPRESENTASI PENGETAHUAN Pertemuan 6 Diema Hernyka Satyareni, M. Kom KOMPETENSI DASAR Mahasiswa dapat merepresentasi pengetahuan dalam Sistem Intelegensia MATERI BAHASAN Logika Jaringan Semantik Frame
Lebih terperinciTABEL KEBENARAN. Liduina Asih Primandari, S.Si.,M.Si. P a g e 8
P a g e 8 TABEL KEBENARAN A. Logika Proposisional dan Predikat Logika proposional adalah logika dasar yang harus dipahami programmer karena logika ini yang menjadi dasar dalam penentuan nilai kebenaran
Lebih terperinciREPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN Representasi Pengetahuan (Knowledge Representation) dimaksudkan untuk menangkap sifatsifat penting masalah dan membuat infomasi dapat diakses oleh prosedur pemecahan masalah. Bahasa
Lebih terperinciLogika Proposisi. Pertemuan 2 (Chapter 10 Schaum, Set Theory) (Chapter 3/4 Schaum, Theory Logic)
Logika Proposisi Pertemuan 2 (Chapter 10 Schaum, Set Theory) (Chapter 3/4 Schaum, Theory Logic) Logika Proposisional Tujuan pembicaraan kali ini adalah untuk menampilkan suatu bahasa daripada kalimat abstrak
Lebih terperinciMODUL PERKULIAHAN EDISI 1 MATEMATIKA DISKRIT
MODUL PERKULIAHAN EDISI 1 MATEMATIKA DISKRIT Penulis : Nelly Indriani Widiastuti S.Si., M.T. JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 2011 DAFTAR ISI Daftar Isi. 2 Bab 1 LOGIKA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Proposisi adalah pernyataan yang dapat ditentukan nilai kebenarannya, bernilai benar atau salah tetapi tidak keduanya. Sedangkan, Kalkulus Proposisi (Propositional
Lebih terperincikusnawi.s.kom, M.Eng version
Propositional Logic 3 kusnawi.s.kom, M.Eng version 1.0.0.2009 Adalah sifat-sifat yang dimiliki oleh kalimat logika. Ada 3 sifat logika yaitu : - Valid(Tautologi) - Kontradiksi - Satisfiable(Contingent).
Lebih terperinciLOGIKA. Ratna Wardani Pendidikan Teknik Informatika. 2 September 2007 Pertemuan-1-2 1
LOGIKA Ratna Wardani Pendidikan Teknik Informatika 2 September 2007 Pertemuan-1-2 1 Materi Perkuliahan Logical Connectives Tabel Kebenaran 2 September 2007 Pertemuan-1-2 2 Arti Kalimat Arti kalimat = nilai
Lebih terperinciPROPOSITION LOGIC LOGIKA INFORMATIKA. Properties of Sentences Inference Methods Quantifier Sentences. Heri Sismoro, M.Kom. STMIK AMIKOM Yogyakarta
1 PROPOSITION LOGIC Properties of Sentences Inference Methods Quantifier Sentences LOGIKA INFORMATIKA Heri Sismoro, M.Kom. STMIK AMIKOM Yogyakarta 2 Properties of Sentences Adalah sifat-sifat yang dimiliki
Lebih terperinciMATEMATIKA DISKRIT. Logika
MATEMATIKA DISKRIT Logika SILABUS KULIAH 1. Logika 2. Himpunan 3. Matriks, Relasi dan Fungsi 4. Induksi Matematika 5. Algoritma dan Bilangan Bulat 6. Aljabar Boolean 7. Graf 8. Pohon REFERENSI Rinaldi
Lebih terperinciINTELEGENSI BUATAN. Pertemuan 4,5 Representasi Pengetahuan. M. Miftakul Amin, M. Eng. website :
INTELEGENSI BUATAN Pertemuan 4,5 Representasi Pengetahuan M. Miftakul Amin, M. Eng. e-mail: mmiftakulamin@gmail.com website : http://mafisamin.web.ugm.ac.id Jurusan Teknik Komputer Jurusan Teknik Komputer
Lebih terperinciProposition Logic. (Logika Proposisional) Bimo Sunarfri Hantono
Proposition Logic (Logika Proposisional) Bimo Sunarfri Hantono bimo@te.ugm.ac.id Proposition (pernyataan) Merupakan komponen penyusun logika dasar yang dilambangkan dengan huruf kecil (p, q, r,...) yang
Lebih terperinciREPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN Pengetahuan adalah fakta yang timbul karena keadaan (Sutojo, 2011) Contoh : Pengetahuan tentang penyakit, gejala-gejala dan pengobatannya. Pengetahuan tentang tanaman, jenis-jenis
Lebih terperinciLogical Agents. Chastine Fatichah. Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember November 2012
Kecerdasan Buatan (KI092301) Logical Agents Chastine Fatichah Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember November 2012 1 / 62 Pokok Bahasan Knowledge-based agents Contoh: Wumpus world Logic
Lebih terperinci2.1. Definisi Logika Proposisi Logika proposisi Atomic proposition compound proposition
2. LOGIKA PROPOSISI 2.1. Definisi Logika Proposisi Logika proposisi adalah logika pernyataan majemuk yang disusun dari pernyataanpernyataan sederhana yang dihubungkan dengan penghubung Boolean (Boolean
Lebih terperinciSilogisme Hipotesis Ekspresi Jika A maka B. Jika B maka C. Diperoleh, jika A maka C
MSH1B3 Logika Matematika Dosen: Aniq A Rohmawati, M.Si Kalkulus Proposisi [Definisi] Metode yang digunakan untuk meninjau nilai kebenaran suatu proposisi atau kalimat Jika Anda belajar di Tel-U maka Anda
Lebih terperinciArtificial Intelegence. Representasi Logica Knowledge
Artificial Intelegence Representasi Logica Knowledge Outline 1. Logika dan Set Jaringan 2. Logika Proposisi 3. Logika Predikat Order Pertama 4. Quantifier Universal 5. Quantifier Existensial 6. Quantifier
Lebih terperinciMateri-3 PROPOSITION LOGIC. Properties of Sentences Inference Methods Quantifier Sentences
Materi-3 PROPOSITION LOGIC Properties of Sentences Inference Methods Quantifier Sentences 1 Properties of Sentences Adalah sifat-sifat yang dimiliki oleh kalimat logika Ada 3 sifat, yaitu: 1. Valid 2.
Lebih terperincikusnawi.s.kom, M.Eng version
Propositional Logic 3 kusnawi.s.kom, M.Eng version 1.1.0.2009 Properties of Sentences Adalah sifat-sifat yang dimiliki oleh kalimat logika. Ada 3 sifat logika yaitu : - Valid(Tautologi) - Kontradiksi -
Lebih terperinciLOGIKA MATEMATIKA. MATEMATiKA DISKRET S1-SISTEM INFORMATIKA STMIK AMIKOM. proposisi conjungsi tautologi inferensi
LOGIKA MATEMATIKA MATEMATiKA DISKRET S1-SISTEM INFORMATIKA STMIK AMIKOM Definisi Proposisi adalah suatu kalimat yang bernilai benar atau salah dan tidak keduanya Proposisi Kalimat Deklaratif Proposisi
Lebih terperinciMATEMATIKA DISKRIT LOGIKA
MATEMATIKA DISKRIT LOGIKA Logika Perhatikan argumen di bawah ini: Jika anda mahasiswa Informatika maka anda tidak sulit belajar Bahasa Java. Jika anda tidak suka begadang maka anda bukan mahasiswa Informatika.
Lebih terperinciLOGIKA INFORMATIKA PROPOSITION LOGIC. Materi-2. Heri Sismoro, M.Kom. STMIK AMIKOM Yogyakarta
Materi-2 PROPOSITION LOGIC LOGIKA INFORMATIKA Heri Sismoro, M.Kom. STMIK AMIKOM Yogyakarta STMIK AMIKOM YOGYAKARTA Jl. Ringroad Utara Condong Catur Yogyakarta. Telp. 0274 884201 Fax 0274-884208 Website:
Lebih terperinciSelamat Datang. MA 2251 Matematika Diskrit. Semester II, 2016/2017. Rinovia Simanjuntak & Saladin Uttunggadewa
Selamat Datang di MA 2251 Matematika Diskrit Semester II, 2016/2017 Rinovia Simanjuntak & Saladin Uttunggadewa 1 Referensi Pustaka Kenneth H. Rosen, Discrete Mathematics and its Applications, 7 th edition,
Lebih terperinciSelamat Datang. MA 2151 Matematika Diskrit. Semester I 2008/2009
Selamat Datang di MA 2151 Matematika Diskrit Semester I 2008/2009 Hilda Assiyatun & Djoko Suprijanto 1 Referensi Pustaka Kenneth H. Rosen, Discrete Mathematics and its Applications, 5 th edition. On the
Lebih terperinciPERTEMUAN 3 DASAR-DASAR LOGIKA
PERTEMUAN 3 DASAR-DASAR LOGIKA 1.1 PENGERTIAN UMUM LOGIKA Filsafat dan matematika adalah bidang pengetahuan rasional yang ada sejak dahulu. Jauh sebelum matematika berkembang seperti sekarang ini dan penerapannya
Lebih terperinciREPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN Farah Zakiyah Rahmanti, M.T Overview Definisi Representasi Pengetahuan Entitas Representasi Pengetahuan Kategori dari Representasi Ilustrasi Representasi Pengetahuan Logika Contoh
Lebih terperinciREPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN Basis Pengetahuan Langkah pertama dalam membuat sistem kecerdasan buatan adalah membangun basis pengetahuan Digunakan oleh motor inferensi dalam menalar dan mengambil kesimpulan
Lebih terperinciSINTAKS DAN SEMANTIK PADA LOGIKA PROPOSISI. Matematika Logika Semester Ganjil 2011/2012
SINTAKS DAN SEMANTIK PADA LOGIKA PROPOSISI Matematika Logika Semester Ganjil 2011/2012 PROPOSISI Proposisi atau kalimat dalam logika proposisi bisa berupa Atom/kalimat sederhana Kalimat kompleks, komposisi
Lebih terperinciREPRESENTASI PENGETAHUAN (KNOWLEDGE REPRESENTATION)
REPRESENTASI PENGETAHUAN (KNOWLEDGE REPRESENTATION) KNOWLEDGE IS POWER! Pengetahuan adalah kekuatan! Representasi Pengetahuan : Definisi dlm ES: Metode yang digunakan untuk mengkodekan pengetahuan dalam
Lebih terperinciBerpikir Komputasi. Sisilia Thya Safitri, MT Citra Wiguna, M.Kom. 3 Logika Proposisional (I)
Berpikir Komputasi Sisilia Thya Safitri, MT Citra Wiguna, M.Kom 3 Logika Proposisional (I) Capaian Sub Pembelajaran Mahasiswa dapat memahami logika proposisional sebagai dasar penerapan algoritma. Outline
Lebih terperinciLogika Matematika Diskret (TKE132107) Program Studi Teknik Elektro, Unsoed
Logika Matematika Diskret (TKE132107) Program Studi Teknik Elektro, Unsoed Iwan Setiawan Tahun Ajaran 2013/2014 Logika Klasik Matematika Diskret (TKE132107) - Program Studi Teknik
Lebih terperinciKONSEP DASAR LOGIKA MATEMATIKA. Riri Irawati, M.Kom Logika Matematika - 3 sks
KONSEP DASAR LOGIKA MATEMATIKA Riri Irawati, M.Kom Logika Matematika - 3 sks Agenda 2 Pengantar Logika Kalimat pernyataan (deklaratif) Jenis-jenis pernyataan Nilai kebenaran Variabel dan konstanta Kalimat
Lebih terperinciPertemuan 1. Pendahuluan Proposisi Jenis-Jenis Proposisi
Pertemuan 1 Pendahuluan Proposisi Jenis-Jenis Proposisi Sejarah Pekembangan Logika Logika dalam ilmu komputer digunakan sebagai dasar dalam belajar bahasa pemrograman, struktur data, kecerdasan buatan,
Lebih terperinciRepresentasi Pengetahuan
Representasi Pengetahuan Representasi masalah state space Pengetahuan dan kemampuan melakukan penalaran merupakan bagian terpenting dari sistem yang menggunakan AI. Cara representasi pengetahuan: Logika
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : SISTEM CERDAS (AK014226) FAKULTAS / JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER / D3 SKS/SEMESTER : 2/5
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : SISTEM CERDAS (AK014226) FAKULTAS / JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER / D3 SKS/SEMESTER : 2/5 Minggu Ke Pokok Bahasan Dan TIU 1 Pengenalan Intelegensi Buatan (KB) konsep
Lebih terperinciMODUL 3 OPERATOR LOGIKA
STMIK STIKOM BALIKPAPAN 1 MODUL 3 OPERATOR LOGIKA 1. TEMA DAN TUJUAN KEGIATAN PEMBELAJARAN 1. Tema : Operator Logika 2. Fokus Pembahasan Materi Pokok : 1. Operator Logika Konjungsi 2. Operator Logika Disjungsi
Lebih terperinciBAB 3 TABEL KEBENARAN
BAB 3 TABEL KEBENARAN 1. Pendahuluan Logika adalah ilmu tentang penalaran (reasoning). Penalaran berarti mencari bukti validitas dari suatu argumen, mencari konsistensi dan pernyataan-pernyataan, dan membahas
Lebih terperinciLogika Proposisi 1: Motivasi Pohon Urai (Parse Tree)
Logika Proposisi 1: Motivasi Pohon Urai (Parse Tree) Kuliah Logika Matematika Semester Ganjil 2015-2016 MZI Fakultas Informatika Telkom University FIF Tel-U Agustus 2015 MZI (FIF Tel-U) Logika Proposisi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Game dan Video Game Menurut kamus Cambridge Advanced Learner Dictionary, game adalah sebuah aktivitas menghibur dan menyenangkan yang dimainkan oleh anak anak. Sedangkan video
Lebih terperinciLogika Informatika. Bambang Pujiarto
Logika Informatika Bambang Pujiarto LOGIKA mempelajari atau berkaitan dengan prinsip-prinsip dari penalaran argument yang valid studi tentang kriteria-kriteria untuk mengevaluasi argumenargumen dengan
Lebih terperinciDian Wirdasari, S.Si.,M.Kom
IntelijensiBuatan Dian Wirdasari, S.Si.,M.Kom IntelijensiBuatan Materi-4 Representasi Pengetahuan-1 Dian Wirdasari, S.Si.,M.Kom Definisi: fakta atau kondisi sesuatu atau keadaan yg timbul karena suatu
Lebih terperinciSILABUS MATAKULIAH. Indikator Pokok Bahasan/ Materi Aktifitas Pembelajaran
SILABUS MATAKULIAH Revisi : 2 Tanggal Berlaku : September 2014 A. Identitas 1. Nama Matakuliah : A11.54406/ Logika Informatika 2. Program Studi : Teknik Informatika-S1 3. Fakultas : Ilmu Komputer 4. Bobot
Lebih terperinciDASAR-DASAR LOGIKA. Pertemuan 2 Matematika Diskrit
DASAR-DASAR LOGIKA Pertemuan 2 Matematika Diskrit 25-2-2013 Materi Pembelajaran 1. Kalimat Deklaratif 2. Penghubung kalimat 3. Tautologi dan Kontradiksi 4. Konvers, Invers, dan Kontraposisi 5. Inferensi
Lebih terperinciLOGIKA PROPOSISI. Bagian Keempat : Logika Proposisi
LOGIKA PROPOSISI Bagian Keempat : Logika Proposisi ARI FADLI, S.T. Logika Proposisi Tujuan : Mahasiswa dapat menyebutkan tentang logika proposisi, operator dan sifat proposisi Proposisi Definisi : Setiap
Lebih terperinciLogika Proposisi. Adri Priadana ilkomadri.com
Logika Proposisi Adri Priadana ilkomadri.com Matematika Diskrit Apa? Cabang matematika yg mempelajari tentang obyek diskrit. Apa yang dimaksud dengan kata diskrit (discrete)? Objek disebut diskrit jika:
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA
Mata Kuliah Kode / SKS Program Studi Fakultas : Sistem Kecerdasan Buatan : AK012229 / 2 SKS : Sistem Komputer : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi 1 Pengenalan Intelegensi Buatan (KB) konsep Intelegensi
Lebih terperinciSelamat Datang. MA 2151 Matematika Diskrit. Semester I, 2012/2013. Rinovia Simanjuntak & Edy Tri Baskoro
Selamat Datang di MA 2151 Matematika Diskrit Semester I, 2012/2013 Rinovia Simanjuntak & Edy Tri Baskoro 1 Referensi Pustaka Kenneth H. Rosen, Discrete Mathematics and its Applications, 7 th edition, 2007.
Lebih terperinciPROPOSISI. Novy SetyaYunas. Pertemuan 4
Pertemuan 4 PROPOSISI Novy SetyaYunas Phone: [+62 8564 9967 841] Email: novysetiayunas@gmail.com Online Course: https://independent.academia.edu/yunaszone KAITAN LOGIKA DAN BAHASA Ada dua aspek penting
Lebih terperinciRepresentasi Pengetahuan : LOGIKA
Representasi Pengetahuan : LOGIKA Representasi Pengetahuan : LOGIKA 1/16 Outline Logika dan Set Jaringan Logika Proposisi Logika Predikat Order Pertama Quantifier Universal Quantifier Existensial Quantifier
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. a. Apa sajakah hukum-hukum logika dalam matematika? b. Apa itu preposisi bersyarat?
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Secara etimologi, istilah Logika berasal dari bahasa Yunani, yaitu logos yang berarti kata, ucapan, pikiran secara utuh, atau bisa juga ilmu pengetahuan. Dalam arti
Lebih terperinciBerdasarkan tabel 1 diperoleh bahwa p q = q p.
PEMAHAAN 1. Pengertian Kata LOGIKA mengacu pada suatu metode atau cara yang sistematis dalam berpikir (reasoning), dan terdapat dua sistem khusus yaitu : suatu metode dasar yang disebut dengan Kalkulus
Lebih terperinciLogika Proposisional Ema Utami STMIK AMIKOM Yogyakarta
Logika Proposisional Ema Utami STMIK AMIKOM Yogyakarta Logika proposisional merupakan ilmu dasar untuk mempelajari algoritma dan logika yang terkait di dalamnya yang berperanan sangat penting dalam pemrograman.
Lebih terperinciPertemuan 9. Mid Term Discussions Alpha Beta Pruning Logical Agent (intro to proportional logic)
Pertemuan 9 Mid Term iscussions lpha eta Pruning Logical gent (intro to proportional logic) lgoritma lpha eta (optimized MinMax) eberapa cabang tidak perlu untuk dibuka jika berhadapan dengan lawan yang
Lebih terperinciSebelumnya... Penalaran pada Sistem Pakar. Ketidakpastian dalam Sistem Pakar. Contoh forward chaining & backward chaining
Sebelumnya... Penalaran pada Sistem Pakar Contoh forward chaining & backward chaining Ketidakpastian dalam Sistem Pakar Teori Peluang Teori Bayes Jaringan Bayes Faktor Kepastian Kecerdasan Buatan Pertemuan
Lebih terperinciBAHAN KULIAH LOGIKA MATEMATIKA
BAHAN KULIAH LOGIKA MATEMATIKA O L E H A. Rahman H., S.Si, MT & Muhammad Khaidir STTIKOM Insan unggul Jl. S.A. tirtayasa no. 146 Komp. Istana Cilegon blok B 25-28 Cilegon Banten 42414 http://didir.co.cc
Lebih terperinciRENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : A11.54406/ Logika Informatika Revisi 2 Satuan Kredit Semester : 3 SKS Tgl revisi : Agustus 2014 Jml Jam kuliah dalam seminggu
Lebih terperinciSebelumnya... Penalaran pada Sistem Pakar. Ketidakpastian dalam Sistem Pakar. Contoh forward chaining & backward chaining
Sebelumnya... Penalaran pada Sistem Pakar Contoh forward chaining & backward chaining Ketidakpastian dalam Sistem Pakar Teori Peluang Teori Bayes Jaringan Bayes Faktor Kepastian Kecerdasan Buatan Pertemuan
Lebih terperinciMateri 4: Logika. I Nyoman Kusuma Wardana. STMIK STIKOM Bali
Materi 4: Logika I Nyoman Kusuma Wardana STMIK STIKOM Bali Logika merupakan dasar dr semua penalaran (reasoning). Penalaran didasarkan pada hubungan antara pernyataan-pernyataan (statements). Dalam Logika
Lebih terperinciRepresentasi Pengetahuan (Bagian 3) Logika dan Himpunan. Pertemuan 6
Representasi Pengetahuan (Bagian 3) Logika dan Himpunan Pertemuan 6 Syllogisme Adalah logika formal pertama yang dikembangkan oleh filsuf Yunani, Aristotle pada abad ke-4 SM. Syllogisme mempunyai dua premises
Lebih terperinciLogika Logika merupakan dasar dari semua penalaran (reasoning). Penalaran didasarkan pada hubungan antara proposisi atau pernyataan (statements).
Logika (logic) 1 Logika Logika merupakan dasar dari semua penalaran (reasoning). Penalaran didasarkan pada hubungan antara proposisi atau pernyataan (statements). Proposisi Kalimat deklaratif yang bernilai
Lebih terperinciMatematika Industri I
LOGIKA MATEMATIKA TIP FTP - UB Pokok Bahasan Proposisi dan negasinya Nilai kebenaran dari proposisi Tautologi Ekuivalen Kontradiksi Kuantor Validitas pembuktian Pokok Bahasan Proposisi dan negasinya Nilai
Lebih terperinciLOGIKA (LOGIC) Logika merupakan dasar dari semua penalaran (reasoning). Penalaran didasarkan pada hubungan antara pernyataanpernyataan
LOGIKA (LOGIC) Logika merupakan dasar dari semua penalaran (reasoning). Penalaran didasarkan pada hubungan antara pernyataanpernyataan (statements). Proposisi kalimat deklaratif yang bernilai benar (true)
Lebih terperinciLOGIKA INFORMATIKA. Bahan Ajar
LOGIKA INFORMATIKA Bahan Ajar Digunakan sebagai salah satu bahan ajar mata kuliah Logika Informatika Oleh Achmad Fauzan TEKNIK INFORMATIKA POLITEKNIK HARAPAN BERSAMA TEGAL 2016 Bab 1 Pengantar Logika Proposisional
Lebih terperinciTeori Dasar Logika (Lanjutan)
Teori Dasar Logika (Lanjutan) Inferensi Logika Logika selalu berhubungan dengan pernyataan-pernyataan yang ditentukan nilai kebenarannya. Untuk menentukan benar tidaknya kesimpulan berdasarkan sejumlah
Lebih terperinciRepresentasi Pengetahuan : Logika Predikat
Representasi Pengetahuan : Logika Predikat Pertemuan 8 Wahyu Supriyatin Logika Predikat Logika predikat digunakan untuk merepresentasikan hal-hal yang tidak dapat direpresentasikan dengan menggunakan logika
Lebih terperinciq = Socrates is a man r = Socrates is mortal Bila dibuat tabel kebenaran, hasilnya invalid.
METODE INFERENSI (2) KETERBATASAN LOGIKA PROPOSISI - Perhatikan contoh berikut : All men are mortal Socrates is a man Therefore, Socrates is mortal Misal : p = All men are mortal q = Socrates is a man
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)
Mata : Kecerdasan Buatan Bobot Mata : 3 Sks GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Deskripsi Mata : Representasi pengetahuan dan pemecahan persoalan AI; Logika; Uncertainty; Vision Blind Search; Al
Lebih terperinciPendahuluan. Bab I Logika Manusia
Bab I Pendahuluan 1.1. Logika Manusia Manusia, diantara makhluk yang lain, merupakan pengolah informasi. Kita membutuhkan informasi mengenai dunia dan menggunakan informasi ini untuk kepentingan yang lebih
Lebih terperinciKeterampilan Berpikir Kritis dengan Prinsip Logika
Keterampilan Berpikir Kritis dengan Prinsip Logika Rahmi Yuwan (13510031) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
Lebih terperinciIKI 30320: Sistem Cerdas Kuliah 11: Logical Inference & Wumpus Agent
IKI 30320: Sistem Cerdas : Logical Inference & Wumpus Agent Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia 24 Oktober 2007 Outline 1 2 3 Knowledge-based Jenis-jenis metode pembuktian Secara umum, ada 2 jenis:
Lebih terperinciDasar-dasar Logika. (Review)
Dasar-dasar Logika (Review) Intro Logika berhubungan dengan kalimat-kalimat dan hubungan antar kalimat. Tujuan: menentukan apakah suatu kalimat / masalah bernilai benar (TRUE) atau salah (FALSE) Kalimat
Lebih terperinciLEMBAR TUGAS MAHASISWA ( LTM )
LEMBAR TUGAS MAHASISWA ( LTM ) SISTEM PAKAR Program Studi Teknik Informatika Program Strata Satu (S1) Tahun 2015 NIM NAMA KELAS :. :.. :. SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER NUSAMANDIRI Jakarta
Lebih terperinciMATERI 1 PROPOSITIONAL LOGIC
MATERI 1 PROPOSITIONAL LOGIC 1.1 Pengantar Beberapa pernyataan (statement) dapat langsung diterima kebenarannya tanpa harus tahu kebenaran pembentuknya Ada kehidupan di Bulan atau tidak ada kehidupan di
Lebih terperinciPENGERTIAN. Proposisi Kalimat deklaratif yang bernilai benar (true) atau salah (false), tetapi tidak keduanya. Nama lain proposisi: kalimat terbuka.
BAB 2 LOGIKA PENGERTIAN Logika Logika merupakan dasar dari semua penalaran (reasoning). Penalaran didasarkan pada hubungan antara proposisi atau pernyataan (statements). Proposisi Kalimat deklaratif yang
Lebih terperinciLOGIKA & PEMBUKTIAN. Anita T. Kurniawati, MSi LOGIKA
LOGIKA & PEMBUKTIAN Anita T. Kurniawati, MSi LOGIKA Logika merupakan dasar dari semua penalaran (reasoning). Penalaran didasarkan pada hubungan antara pernyataan (statements). 1 Definisi: Kalimat deklaratif
Lebih terperinciKECERDASAN BUATAN REPRESENTASI PENGETAHUAN (PART - I) ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST., M.KOM
KECERDASAN BUATAN REPRESENTASI PENGETAHUAN (PART - I) ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST., M.KOM KERANGKA MASALAH Logika Logika Predikat Pengukuran Kuantitas PENGETAHUAN Diklasifikasikan menjadi 3 : 1. Procedural
Lebih terperinciCALCULUS PREDICATE, SENTENCES REPRESENTATION LECTURE 8. DR. Herlina Jayadianti., ST., MT
CALCULUS PREDICATE, SENTENCES REPRESENTATION LECTURE 8 DR. Herlina Jayadianti., ST., MT Materi Apa itu kalkulus predikat Simbol, term, proposisi, kalimat Subterm, subkalimat Representasi kalimat Variabel
Lebih terperinciMatematika Diskrit. Nelly Indriani Widiastuti S.Si., M.T Prodi Teknik Informatika UNIKOM
Matematika Diskrit Nelly Indriani Widiastuti S.Si., M.T Prodi Teknik Informatika UNIKOM 1 Kontrak Belajar Prasyarat : Logika Matematika & Kalkulus II Jadwal: 3 SKS: 3 jam kuliah Toleransi keterlambatan??
Lebih terperinciSoal Ujian Akhir Semester Pendek TA. 2006/2007 D3-Manajemen Informatika
Soal Ujian Akhir Semester Pendek TA. 2006/2007 D3-Manajemen Informatika Mata Ujian : Logika dan Algoritma Dosen : Heri Sismoro, S.Kom., M.Kom. Hari, tanggal : Selasa, 07 Agustus 2007 Waktu : 100 menit
Lebih terperinciTerakhir... Representasi Pengetahuan. Penalaran dengan Inferensi. Logika Proposisi Logika First Order
Terakhir... Representasi Pengetahuan Logika Proposisi Logika First Order Penalaran dengan Inferensi Kecerdasan Buatan Pertemuan 07 Sistem Pakar Berbasis Aturan (Rule-Based Expert System, RBES) Kelas 10-S1TI-03,
Lebih terperinciMateri Kuliah IF2091 Struktur Diskrit. Pengantar Logika. Oleh: Rinaldi Munir. Program Studi Informatika STEI - ITB
Materi Kuliah IF2091 Struktur Diskrit Pengantar Logika Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Informatika STEI - ITB 1 Logika Perhatikan argumen di bawah ini: Jika anda mahasiswa Informatika maka anda pasti
Lebih terperinciREPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN Representasi pengetahuan adalah cara untuk menyajikan pengetahuan yang diperoleh ke dalam suatu skema/diagram tertentu sehingga dapat diketahui relasi antara suatu pengetahuan
Lebih terperinciPertemuan 1. Pendahuluan Dasar-Dasar Logika
Pertemuan 1 Pendahuluan Dasar-Dasar Logika Apakah Matematika Diskrit itu? Apa yang dimaksud dengan kata diskrit (discrete)? Objek disebut diskrit jika: - terdiri dari elemen yang berbeda (distinct) dan
Lebih terperinciLOGIKA Pendidikan Teknik Informatika
LOGIKA Materi Perkuliahan Konsep Logika, Sejarah dan Peranannya Bentuk Formal Logika dan Kaidah-kaidah Dasarnya Logika Proposisi Bentuk Argumen dan validitasnya Variabel dan Konstanta proposional Logical
Lebih terperinciLOGIKA. Ratna Wardani Pendidikan Teknik Informatika. 2 September 2007 Pertemuan-1-2 1
LOGIKA Ratna Wardani Pendidikan Teknik Informatika 2 September 2007 Pertemuan-1-2 1 Materi Perkuliahan Konsep Logika, Sejarah dan Peranannya Bentuk Formal Logika dan Kaidah-kaidah Dasarnya Logika Proposisi
Lebih terperinciRESOLUTIONS - INTRODUCTION Lecture 11-13
RESOLUTIONS - INTRODUCTION Lecture 11-13 DR. Herlina Jayadianti., ST., MT QUIZ Setiap mahasiswa yang kuliah di Informatika ia akan menyukai pemrograman atau berpikir bahwa lebih baik pindah Jurusan Review
Lebih terperinciPTI 206 Logika. Semester I 2007/2008. Ratna Wardani
PTI 206 Logika Semester I 2007/2008 Ratna Wardani 1 Materi Logika Predikatif Fungsi proposisi Kuantor : Universal dan Eksistensial Kuantor bersusun 2 Logika Predikat Logika Predikat adalah perluasan dari
Lebih terperinciRefresentasi Pengetahuan 1
ب س م ا ه لل الر ح ن الر ح ي السالم عليكم ورحمة هللا وبركاته PERTEMUAN 08 PENGETAHUAN = data/fakta + mekanisme penalaran Fakta, ide, teori, hubungannya dalam domain tertentu Mekanisme Penalaran KNOWLEDGE
Lebih terperinciLogika Logika merupakan dasar dari semua penalaran (reasoning). Penalaran didasarkan pada hubungan antara proposisi atau pernyataan (statements).
Logika (logic) 1 Logika Logika merupakan dasar dari semua penalaran (reasoning). Penalaran didasarkan pada hubungan antara proposisi atau pernyataan (statements). Proposisi Kalimat deklaratif yang bernilai
Lebih terperinciLOGIKA. /Nurain Suryadinata, M.Pd
Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah/SKS Program Studi Semester Dosen Pengampu : Matematika Diskrit : MAT-3615/ 3 sks : Pendidikan Matematika : VI (Enam) : Nego Linuhung, M.Pd /Nurain Suryadinata, M.Pd Referensi
Lebih terperinciLOGIKA INFORMATIKA. Bahan Ajar
LOGIKA INFORMATIKA Bahan Ajar Digunakan sebagai salah satu bahan ajar mata kuliah Logika Informatika Oleh Achmad Fauzan TEKNIK INFORMATIKA POLITEKNIK HARAPAN BERSAMA TEGAL 2016 Daftar Isi Daftar Isi ii
Lebih terperinciMatematika Diskrit LOGIKA
Matematika Diskrit LOGIKA 1 Logika Logika merupakan dasar dari semua penalaran (reasoning). Penalaran didasarkan pada hubungan antara pernyataan (statements). Proposisi Pernyataan atau kalimat deklaratif
Lebih terperinciKnowledge Representation
Entiti Representasi Pengetahuan Knowledge Representation By: Uro Abdulrohim, S.Kom, MT Fakta Adalah kejadian sebenarnya, fakta ini yang akan kita representasikan Representasi dari fakta Bagaimana cara
Lebih terperinciRUMUS LOGIKA MATEMATIKA DAN TABEL KEBENARAN
RUMUS LOGIKA MATEMATIKA DAN TABEL KEBENARAN Updated by Admin of Bahan Belajar Logika matematika merupakan salah satu materi pelajaran matematika dan cabang logika yang mengandung kajian matematis logika.
Lebih terperinciLogika Matematika. Bab 3: Kalkulus Predikat. Andrian Rakhmatsyah Teknik Informatika STT Telkom Lab. Sistem Komputer dan Jaringan
Logika Matematika Bab 3: Kalkulus Predikat Andrian Rakhmatsyah Teknik Informatika STT Telkom Lab. Sistem Komputer dan Jaringan 1 Kalkulus Predikat-Pendahuluan Kalimat pada kalkulus proposisi tidak dapat
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN
ISO 91 : 28 Disusun Oleh Diperiksa Oleh Disetujui Oleh Tanggal Berlaku 1 September 2015 Diana, M.Kom A.Haidar Mirza, M.Kom M. Izman Hardiansyah, Ph.D Mata Kuliah : Logika Informatika Semester : Kode :
Lebih terperinciPusat Pengembangan Pendidikan Universitas Gadjah Mada 1
2. ALJABAR LOGIKA 2.1 Pernyataan / Proposisi Pernyataan adalah suatu kalimat yang mempunyai nilai kebenaran (benar atau salah), tetapi tidak keduanya. Contoh 1 : P = Tadi malam BBM mulai naik (memiliki
Lebih terperinci